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实时 11:24:05
English(EN) DeepSeek's Flash outpaced its own flagship. The upgrade was post-training, not parameters.

DeepSeek 的 V4-Flash-0731 模型通过训练后优化实现了卓越的智能体性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

DeepSeek 发布了 V4-Flash-0731，这是其 2840 亿参数模型的更新版本，在多项智能体基准测试中表现优于其之前的旗舰模型 V4-Pro-Preview。性能提升是通过训练后优化实现的，而非架构更改或参数增加。这一发展表明，通过较小的模型可能实现 AI 智能体性能的显著提升，从而降低推理成本并支持更广泛的本地部署。 AI

影响 表明在较小规模下可能实现前沿水平的智能体性能，影响推理成本和本地部署的经济性。

排序理由 前沿实验室模型发布，附带系统卡和基准数据。[lever_c 降级自 frontier_release: ic=1 ai=1.0]

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DeepSeek 的 V4-Flash-0731 模型通过训练后优化实现了卓越的智能体性能

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Andrew Kew ·

    DeepSeek的Flash超越了其自身的旗舰模型。此次升级是训练后进行的，而非参数调整。

    <p>DeepSeek shipped V4-Flash-0731 last week — same 284B parameter architecture as the preview, same 13B activated parameters per token, MIT licensed, open weights on HuggingFace. No architecture changes. No bigger model.</p> <p>It now outperforms V4-Pro-Preview on several agent b…

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